随着信息技术的发展与互联网的迅速普及,P2P (Peer-to-Peer)网络的规模急速增大,应用日益广泛。在P2P网络中,节点具有客户机与服务器的双重身份,网络的运行完全依赖于节点的贡献,即对其他节点提供资源共享。但是,网络中存在一些节点为了能从网络中得到更多的利益,只使用其他节点提供的资源,而不向系统做出自己的贡献,从而造成了P2P网络的搭便车(free-riding)现象。研究表明,大量搭便车现象的存在,对网络的健壮性、扩展性甚至可用性都造成了重大的影响。为了解决这一问题,国内外学者已经提出了很多种有效机制来约束节点的搭便车行为,激励节点尽可能地共享本地的资源,促进节点间的相互合作和网络的健康持续发展。当前对搭便车行为的研究方法主要可以分为四类：基于虚拟货币、基于互惠、基于信誉和基于博弈论。其中,博弈论的方法是近年来研究的一个热点,也是本文提出的抑制搭便车行为方法的理论依据。本文参考基于信誉的搭便车行为抑制机制,设计了一个分等级的惩罚策略模型,使得拥有高信誉等级的节点在进行一次搭便车行为时所受到的惩罚小于低信誉等级的节点,从而使得节点为了更好的自身利益而选择向高信誉值集中。接着应用博弈论的方法对P2P网络中的搭便车问题进行了分析,并将P2P网络中的节点行为建模成一个无限次重复的博弈。随后对该博弈中的理性节点收益进行分析,并通过纳什均衡的定义证明在同时存在多种节点的系统中,理性节点的收益存在纳什均衡。当系统满足一定的条件时,理性节点选择贡献策略的收益大于搭便车策略的收益,从而使得理性节点有动力进行合作共享。最后使用OverSim仿真工具对分等级惩罚机制进行了实现,实验结果表明,在同时存在热心节点、自私节点和理性节点的P2P网络环境中,该机制在抑制节点搭便车行为,促进节点间协作方面是有效的。